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📰 基于加速度计的钢渣流动监测数据集：提升钢铁制造质量控制与过程效率的新资源 - 生物通

本研究构建了一个基于加速度计的钢渣流动监测数据集（SSFD），旨在提升钢铁制造的质量控制与过程效率。通过三轴加速度计采集的振动数据，研究团队能够准确区分熔融金属与钢渣流动，解决传统检测方法不足的问题。数据集的采样频率达到6,400 Hz，涵盖了多种流动条件，为实时监测提供了宝贵的资源。

SSFD数据集记录了不同钢渣流动状态的振动信号，数据标签采用“字母-数字”格式，增强了模型的泛化能力。尽管数据集存在一定的局限性，如仅包含16种流动条件且未进行预处理，但其真实的工业数据来源为研究提供了可靠基础。该数据集为机器学习模型的开发与应用提供了重要支持。

通过SSFD数据集的构建与公开，研究为钢渣检测提供了首个数振动据资源，不仅优化了生产流程，还推动了预测性维护和实时监控系统在工业场景中的应用。该研究在钢铁行业具有较高的工程应用价值和学术意义，为进一步的研究奠定了基础。

🏷️ #钢渣检测 #数据集 #加速度计 #钢铁制造 #机器学习

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